[python] numpy 基本用法:創建矩陣

由於要開始做資料分析與出圖(這是一個RD要包焊包安裝包資料分析跟解算的年代...)，身為 Python 腦粉的我一定要來接觸一下傳說中的模組： numpy !

別人都說處理 numpy的方式跟 matlab 有 87%相似，小弟自己在碩士的時候是有學一點點 matlab，不過早就忘光了啦！於是又上網努力搜尋資料與教學影片來自學...我最喜歡自幹惹(誤)

起手教學是看周莫煩的numpy & pandas 教學，基本的用法講解得相當易懂，但是還是一樣比較不夠深入，不過對於我這個 numpy 新手來說夠用了啦！

基本用法當然是先去 pip install numpy 還是抓 tar 來安裝之類的都可以，不過我自己用 pip 安裝 numpy 沒有問題，反而在 pip scipy 的時候一直出錯覺得火大，網路上的解法也都解不掉，可能之後就轉用 anaconda 可能簡單快速的多 ="=

總之 抓完 numpy 之後就先 import numpy as np 吧！

# numpy模組 - 基本用法:創建矩陣
import numpy as np

# 建立一個 np array
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])    #放入list就會轉換喔!
print arr
#印出 [[1,2,3],[4,5,6]]的 2*3 矩陣


# 建立一個 全為 0 的 2*3 矩陣，並指定為 int16格式
zero_arr = np.zeros((2,3), dtype=np.int16)
print zero_arr
#印出 [[0,0,0],[0,0,0]] 的 2*3 矩陣


# 建立一個長度為12、數值從0~11、格式為 int64 的一維陣列
onedim_arr = np.arange(12, dtype=np.int64)
print onedim_arr
#印出 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]


# 建立一個數值從0~11、格式為int64，但是是 3*4 的矩陣
reshape_arr = np.arange(12, dtype=np.int64).reshape( (3,4) )
print reshape_arr
#印出 [ [0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11] ] 的 3*4矩陣


# 建立一個最小值1，最大值50，共分五塊相等間距的矩陣
slice_arr = np.linspace(1,50,5)
print slice_arr
#印出 [  1.    13.25  25.5   37.75  50.  ] 的 1*5 矩陣
#要轉成 5*1 的矩陣就在後面加上 .reshape((5*1)) 就可以喔！


# 建立一個隨機在0~1之間分布的 4*2 矩陣
random_arr = np.random.random( (4, 2) )
print random_arr
#印出 [[ 0.92615029  0.12676952], [ 0.33146324  0.51952945],
#[ 0.37010443  0.23092601], [ 0.11052635  0.78243148]]
#值是隨機的，所以你印出來一定跟我不一樣喔！